Soluzioni di traduzione automatica neurale generale (di base)
Trusted Translations ha sviluppato un processo tecnologico che integra motori di traduzione automatica (MT) di base di leader dell’IA come Google, Microsoft, Amazon, DeepL e altri, con server di memoria di traduzione (TM) e servizi di post-editing per produrre traduzioni ad alto volume della massima qualità nel settore.
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Processo semplificato
Sulla base della richiesta e delle specifiche dei nostri clienti, integreremo una soluzione MT di base al nostro processo di controllo della qualità per produrre traduzioni altamente affidabili e accurate. È stato dimostrato che questo processo proprietario migliora significativamente i tempi di consegna e riduce i costi, mantenendo un livello di qualità della traduzione molto elevato.
Motori di traduzione automatica di domini generali
Un motore di traduzione automatica di dominio generale (a volte chiamato “GMTE”) è un programma software in grado di tradurre il testo da e verso una determinata lingua con intervento umano minimo o nullo. Sebbene ciascuno di questi motori di base sia costruito in modo diverso, la maggior parte di essi è progettata per tradurre contenuti generali che non coinvolgono terminologia specializzata; da qui il nome. I più diffusi sono Google Translate, Systran, Microsoft Translator, Microsoft Hub e Amazon.
Per la comprensione generale di contenuti relativamente basilari, i motori di base possono effettuare un lavoro discreto. Tuttavia, ad oggi, i motori personalizzati hanno ancora un vantaggio competitivo. Vale a dire che le traduzioni prodotte da un GMTE non sono di per sé abbastanza affidabili per l’utilizzo professionale, perché gli errori sono inevitabili anche per documenti semplici.
Detto questo, un GMTE può costituire una parte utile di un processo di traduzione, a seconda degli obiettivi del cliente e della natura del progetto. Noi di Trusted Translations abbiamo imparato a sfruttare i GMTE e integrarli in base alle esigenze e agli obiettivi dei nostri clienti. Se riteniamo che un determinato progetto sia un buon candidato per incorporare i GMTE nel processo, discutiamo tale possibilità con il cliente e progettiamo una soluzione che combini tutti i vantaggi di GMTE, server di memoria e traduzione e revisione svolte da esseri umani (HT).
Server di memoria di traduzione e MT di dominio generale
L’utilizzo di un server di memoria di traduzione (“TMS”) insieme al GMTE è un modo per migliorare la qualità complessiva dell’output della traduzione, in quanto sfrutta i segmenti legacy tradotti da esseri umani come parte dell’output. L’utilizzo di tali contenuti legacy aiuta a garantire la qualità, che si riflette in una miglior fedeltà alle linee guida di stile specifiche del cliente, e aiuta anche con la terminologia nei casi in cui i glossari non costituiscano una risorsa importante. Una possibile configurazione del flusso di lavoro per la preparazione dei contenuti può prevedere che ogni segmento di contenuto venga prima tradotto per mezzo di un TMS. Se in questo primo passaggio non viene trovato un segmento identico o simile (corrispondenza completa o fuzzy), il contenuto viene inserito nel motore di traduzione automatica generale.
Attualmente la maggior parte dei TMS consente di completare questi due passaggi contemporaneamente. Infine, il contenuto bilingue generato da una memoria di traduzione o da un puro output di traduzione automatica può anche essere modificato da un post-editor esperto, ovvero un linguista appositamente addestrato per lavorare con l’output MT. Successivamente, eventuali modifiche effettuate dai post-editor umani verranno riportate nel TMS, migliorando così la qualità delle traduzioni future.
Post-editing umano di traduzioni automatiche di dominio generale
L’utilizzo di GMTE può aumentare significativamente la velocità dell’output rispetto a un processo di traduzione che coinvolge solo linguisti umani. Con una potenza di elaborazione sufficiente, sarebbe teoricamente possibile tradurre centinaia di milioni di parole in appena un paio di giorni. Indipendentemente dal recente dibattito sul raggiungimento della parità tra l’output MT e HT, in generale potrebbero esserci preoccupazioni sulla qualità dell’output finale. Una soluzione consiste nell’aggiungere un passaggio di post-editing umano e possibilmente ulteriori fasi di revisione come parte del flusso di lavoro. L’integrazione di un processo di post-editing umano influisce sui tempi di consegna, ma in compenso produce un livello di qualità molto più elevato e può anche aiutare a individuare le aree problematiche quando si utilizzano i GMTE.
Flusso di lavoro con server di memoria di traduzione, motori MT di dominio generale e
post-editing umano
Poiché le soluzioni di traduzione automatica sono ancora in fase di sviluppo e miglioramento, Trusted Translations affronta ogni progetto come un caso unico. Tuttavia, sulla base della nostra esperienza, abbiamo sviluppato e testato diversi flussi di lavoro che integrano con successo la traduzione automatica. Quello che segue è un flusso di lavoro comunemente utilizzato che integra i GMTE con una memoria di traduzione e una soluzione di post-editing umano.
Come illustrato sopra, il contenuto verrà sottoposto a tutte le fasi del processo tramite un’API o altri tipi di integrazioni. Ogni segmento di contenuto fluirà attraverso il TMS e il motore di traduzione automatica del dominio generale per raggiungere l’ambiente di post-editing. In altre parole, i risultati di ogni segmento in uscita dal nostro server di memoria di traduzione e/o dal motore di traduzione automatica generale verranno post-editati online da uno dei nostri post-editor professionisti nel nostro ambiente di post-editing basato su cloud. Il processo può essere eseguito contemporaneamente per più lingue. Il processo arriva quasi istantaneamente all’ambiente di post-editing. Il retro-feedback derivante dall’attività di post-editing umano genera aggiornamenti automatici sul TMS.
Motore di traduzione di dominio generale vs. motore di traduzione personalizzato
L’utilizzo di un motore di traduzione automatica di dominio generale combinato con i server di memoria di traduzione riduce significativamente i costi utilizzando il post-editing umano al posto della traduzione umana da zero e della successiva revisione. I tempi di consegna migliorano notevolmente. Gli svantaggi di questa opzione sono che la qualità non sarà così elevata e che il motore di traduzione automatica non dispone della capacità dinamica di apprendere e auto-migliorarsi nel modo in cui può farlo un motore di traduzione automatica personalizzato.
